大數據數據販賣

1. 在大數據時代，數據擁有者的商業模式有哪些

在大數據成為趨勢，成為國家戰略的今天，如何最大限度發揮大數據的價值成為人們思考的問題。無論是對於互聯網企業、電信運營商還是數量眾多的初創企業而言，大數據的變現顯得尤為重要。誰最先一步找到密碼，誰就能夠搶占市場，贏得發展。在探索大數據商業模式的同時，大數據正加速在各行各業的應用，大數據不僅為人們的購物、出行、交友提供了幫助，甚至還在高考這樣重要的事件中發揮作用。

大數據產業具有無污染、生態友好、低投入高附加值特點，對於我國轉變過去資源因素型經濟增長方式、推進「互聯網+」行動計劃、實現國家製造業30年發展目標有戰略意義。前幾年，國內大數據產業討論較多、落地較少，商業模式處於初探期，行業處於兩種極端：一種是過熱的浮躁帶來了一定的泡沫和產業風險；一種是懷疑大數據只是炒作，依然堅持傳統管理理念、經營模式。但是進入2015年之後，大數據產業告別了泡沫，進入更務實的發展階段，從產業萌芽期進入了成長期。當前，如何將大數據變現成為業界探索的重要方向。

B2B大數據交易所

國內外均有企業在推動大數據交易。目前，我國正在探索「國家隊」性質的B2B大數據交易所模式。

2014年2月20日，國內首個面向數據交易的產業組織—中關村大數據交易產業聯盟成立，同日，中關村數海大數據交易平台啟動，定位大數據的交易服務平台。2015年4月15日，貴陽大數據交易所正式掛牌運營並完成首批大數據交易。貴陽大數據交易所完成的首批數據交易賣方為深圳市騰訊計算機系統有限公司、廣東省數字廣東研究院，買方為京東雲平台、中金數據系統有限公司。2015年5月26日，在2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會上，貴陽大數據交易所推出《2015年中國大數據交易白皮書》和《貴陽大數據交易所702公約》，為大數據交易所的性質、目的、交易標的、信息隱私保護等指明了方向，奠定了大數據金礦變現的產業基礎。

咨詢研究報告

國內咨詢報告的數據大多來源於國家統計局等各部委的統計數據，由專業的研究員對數據加以分析、挖掘，找出各行業的定量特點進而得出定性結論，常見於「市場調研分析及發展咨詢報告」，如「2015～2020年中國通信設備行業市場調研分析及發展咨詢報告」、「2015～2020年中國手機行業銷售狀況分析及發展策略」、「2015年光纖市場分析報告」等，這些咨詢報告面向社會銷售，其實就是O2O的大數據交易模式。

各行各業的分析報告為行業內的大量企業提供了智力成果、企業運營和市場營銷的數據參考，有利於市場優化供應鏈，避免產能過剩，維持市場穩定。這些都是以統計部門的結構化數據和非結構化數據為基礎的專業研究，這就是傳統的一對多的行業大數據商業模式。

數據挖掘雲計算軟體

雲計算的出現為中小企業分析海量數據提供了廉價的解決方案，SaaS模式是雲計算的最大魅力所在。雲計算服務中SaaS軟體可以提供數據挖掘、數據清洗的第三方軟體和插件。

業內曾有專家指出，大數據=海量數據+分析軟體+挖掘過程，通過強大的各有千秋的分析軟體來提供多樣性的數據挖掘服務就是其盈利模式。國內已經有大數據公司開發了這些架構在雲端的大數據分析軟體：它集統計分析、數據挖掘和商務智能於一體，用戶只需要將數據導入該平台，就可以利用該平台提供的豐富演算法和模型，進行數據處理、基礎統計、高級統計、數據挖掘、數據制圖和結果輸出等。數據由系統統一進行管理，能夠區分私有和公有數據，可以保證私有數據只供持有者使用，同時支持多樣數據源接入，適合分析各行各業的數據，易學好用、操作界面簡易直觀，普通用戶稍做了解即可使用，同時也適合高端用戶自己建模進行二次開發。

大數據咨詢分析服務

機構及企業規模越大其擁有的數據量就越大，但是很少有企業像大型互聯網公司那樣有自己的大數據分析團隊，因此必然存在一些專業型的大數據咨詢公司，這些公司提供基於管理咨詢的大數據建模、大數據分析、商業模式轉型、市場營銷策劃等，有了大數據作為依據，咨詢公司的結論和咨詢成果更加有說服力，這也是傳統咨詢公司的轉型方向。比如某國外大型IT研究與顧問咨詢公司的副總裁在公開場合曾表示，大數據能使貴州農業節省60%的投入，同時增加80%的產出。該公司能做出這樣的論斷當然是基於其對貴州農業、天氣、土壤等數據的日積月累以及其建模分析能力。

政府決策咨詢智庫

黨的十八屆三中全會通過的《中共中央關於全面深化改革若乾重大問題的決定》明確提出，加強中國特色新型智庫建設，建立健全決策咨詢制度。這是中共中央文件首次提出「智庫」概念。

近幾年，一批以建設現代化智庫為導向、以服務國家發展戰略為目標的智庫迅速成立，中國智庫數量從2008年的全球第12位躍居當前第2位。大數據是智庫的核心，沒有了數據，智庫的預測和分析將為無源之水。在海量信息甚至泛濫的情況下，智庫要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大數據分析。

研究認為，93%的行為是可以預測的，如果將事件數字化、公式化、模型化，其實多麼復雜的事件都是有其可以預知的規律可循，事態的發展走向是極易被預測的。可見，大數據的應用將不斷提高政府的決策效率和決策科學性。

自有平台大數據分析

隨著大數據的價值被各行各業逐漸認可，擁有廣大客戶群的大中型企業也開始開發、建設自有平台來分析大數據，並嵌入到企業內部的ERP系統信息流，由數據來引導企業內部決策、運營、現金流管理、市場開拓等，起到了企業內部價值鏈增值的作用。

在分析1.0時代，數據倉庫被視作分析的基礎。2.0時代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL資料庫。3.0時代的新型「敏捷」分析方法和機器學習技術正在以更快的速度來提供分析結果。更多的企業將在其戰略部門設置首席分析官，組織跨部門、跨學科、知識結構豐富、營銷經驗豐富的人員進行各種類型數據的混合分析。

大數據投資工具

證券市場行為、各類指數與投資者的分析、判斷以及情緒都有很大關系。2002年諾貝爾經濟學獎授予了行為經濟學家卡尼曼和實驗經濟學家史密斯，行為經濟學開始被主流經濟學所接受，行為金融理論將心理學尤其是行為科學理論融入金融中。現實生活中擁有大量用戶數據的互聯網公司將其論壇、博客、新聞報道、文章、網民用戶情緒、投資行為與股票行情對接，研究的是互聯網的行為數據，關注熱點及市場情緒，動態調整投資組合，開發出大數據投資工具，比如大數據類基金等。這些投資工具直接將大數據轉化為投資理財產品。

定向采購線上交易平台

數據分析結果很多時候是其他行業的業務基礎，國內目前對實體經濟的電子商務化已經做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越來越流行，但是對於數據這種虛擬商品而言，目前還沒有具體的線上交易平台。比如服裝製造企業針對某個省份的市場，需要該市場客戶的身高、體重的中位數和平均數數據，那麼醫院體檢部門、專業體檢機構就是這些數據的供給方。通過獲取這些數據，服裝企業將可以開展精細化生產，以更低的成本生產出貼合市場需求的服裝。假想一下，如果有這樣一個「大數據定向采購平台」，就像淘寶購物一樣，可以發起買方需求，也可以推出賣方產品，通過這樣的模式，外加第三方支付平台，「數據分析結論」這種商品就會悄然而生，這種商品不佔用物流資源、不污染環境、快速響應，但是卻有「供」和「需」雙方巨大的市場。而且通過這種平台可以保障基礎數據安全，大數據定向采購服務平台交易的不是底層的基礎數據，而是通過清洗建模出來的數據結果。所有賣方、買方都要實名認證，建立誠信檔案機制並與國家信用體系打通。

非營利性數據徵信評價機構

在國家將公民信息保護納入刑法范圍之前，公民個人信息經常被明碼標價公開出售,並且形成了一個「灰色產業」。為此，2009年2月28日通過的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民個人信息罪，非法獲取公民個人信息罪。該法條中特指國家機關或者金融、電信、交通、教育、醫療等單位的工作人員，不得將公民個人信息出售或非法提供給他人。而公民的信息在各種考試中介機構、房產中介、釣魚網站、網站論壇依然在出售，詐騙電話、騷擾電話、推銷電話在增加運營商話務量的同時也在破壞整個社會的信用體系和公民的安全感。

雖然數據交易之前是交易所規定的經過數據清洗的數據，但是交易所員工從本質上是無法監控全國海量的數據的。數據清洗只是對不符合格式要求的數據進行清洗，主要有不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據三大類。因此，建立非營利性數據徵信評價機構是非常有必要的，將數據徵信納入企業及個人徵信系統，作為全國徵信系統的一部分，避免黑市交易變成市場的正常行為。

除了徵信評價機構之外，未來國家公共安全部門也許會成立數據安全局，納入網路警察范疇，重點打擊將侵犯企業商業秘密、公民隱私的基礎數據進行數據販賣的行為。

結語：

大數據已經從論壇串場、浮躁的觀點逐步走向國家治理體系建設、營銷管理、生產管理、證券市場等方面，其商業模式也多種多樣。市場經驗表明，存在買賣就存在商品經濟，具體哪種商業模式佔主流將由市場決定。而最終的事實將證明，大數據交易商品經濟必然成為「互聯網+」的重要組成部分。

2. 央行緊急排查銀行與大數據公司合作，涉及10家平台

昨日（10月24日）下午，有消息稱，央行緊急調研要求銀行填寫是否與第三方數據公司開展合作。

排查內容涉及數據採集、信用欺詐、信用評分、風控建模方面，央行要求上報第三方數據公司的名字、股東背景、是否涉及爬蟲。

有銀行人士向消金時代證實了此消息，並稱：「我們沒有收到直接文件，雖然通知是人行發的，但是銀監局直接電話通知我們的，時間是本周二。」

網路上流傳的一份截圖（上圖）顯示，各企業 徵信 機構還被要求梳理是否與：同盾科技、魔蠍科技、新顏科技、集奧聚合、公信寶、白騎士、天機數據、立木徵信、聚信立、51信用卡等10家公司有業務或股權投資關聯。

各機構排查自身業務中是否存在違規爬蟲行為，如存在上述情況，請立即上報，對於存在違規爬蟲業務的要立即整改，不存在上述兩種情況的，請出具加蓋公章的書面承諾，並於10月24日前送至徵信管理處。

不過，另有截圖（下圖）顯示監管部門要求填表了解是否與上述除同盾科技以外9家公司有業務或股權投資關聯。

河北地區銀行人士向我們表示：「要求我們交的僅是文字說明，未涉及表格。」

根據了解，被點名的平台或許是各地方監管的附加要求。據消金時代核實，某中部地區銀行收到的通知內包含同盾科技，某北方地區銀行收到的通知則不包含同盾科技。

而上述10家平台，最近都不算太平。

9月6日，魔蠍科技被警方控制，高管被帶走，服務癱瘓，新顏科技CEO黃向前被帶走，聚信立被曝有警方進駐調查。

9月11日，公信寶被警方查封。

9月12日，集奧聚合深圳分公司有10多人被帶走。財新等媒體報道稱，集奧聚合北京辦公室也被深圳警方帶走多人，包括爬蟲數據接入負責人和合同負責人。

中秋節期間，同盾科技子公司信川科技法人代表、總經理徐斐和旗下數聚魔盒總經理童保華被警方帶走協助調查。財新等媒體報道稱，10月3日，黑龍江警方從同盾科技北京辦公室帶走多位從事爬蟲業務的子公司員工。

10月9日，有媒體曝出立木徵信於7月18日被查，法人劉勤楓及大部分員工被警方帶走。

白騎士、天機數據此前也均是市場上較為活躍的有爬蟲服務的平台，此前已暫停爬蟲服務。

而據財新報道，除配合調查外，包括新顏CEO黃向前、同盾科技的兩位相關業務負責人徐斐和童保華已被檢方批捕。

已進行多輪自查

一張統計表截圖（下圖）顯示，合作情況排查僅上報金融機構與數據公司在個人信息方面的合作情況，不包括企業信息合作。從此條來看，排查意在個人信息保護。

由於大數據行業動盪，對風險向來敏感的金融行業，早已開始多輪自查。9月，中國互聯網金融協會發出窗口指導，提示行業內機構應清查使用數據的來源是否合規。

城商行、農商行、消金公司等多家機構也暫停大數據風控合作業務。一家數據商人士表示，各機構要求數據商出具文件對是否涉及爬蟲業務進行說明。

上周，北京銀監局下發文件，規範金融機構和金融科技公司合作，嚴禁金融機構與以「大數據」為名竊取、濫用、非法買賣或泄露客戶信息的企業開展合作。

10月22日，北京金融局窗口指導摸排區內所有大數據企業是否存在違規爬蟲業務。

近期，央行也下發了《個人金融信息（數據）保護試行辦法》（以下簡稱：《辦法》）的徵求意見稿。據媒體披露，《辦法》中最嚴苛的一點是，除了依法設立的徵信機構之外，未經人民銀行批准，任何單位和個人不得從事個人金融信息的收集處理工作，以及對外提供 個人徵信 業務。

《辦法》規定，金融機構也可以通過外包服務開展業務，只是對外包服務的要求更高，金融機構要進行充分調研審查，評估外包服務公司的能力。

從前述排查來看，有業內人士認為，監管強調的是客戶信息來源是否合規，而非否定金融機構與數據機構合作形式。也有人認為，在《辦法》正式下達前，中小銀行應該不敢再合作。

打擊套路貸，影響自下而上

前年開始，全國開始對套路貸和掃黑除惡進行打擊。今年4月，最高人民法院、最高人民檢察院發布《關於辦理實施「軟暴力」的刑事案件若干問題的意見》，打擊范圍升級。

10月11日至12日，「全國掃黑除惡專項斗爭第二次推進會」在陝西西安召開，對網貸涉黑嚴打的監管風暴持續強化。10月21日，兩高兩部正式發布 《放貸意見》 ，界定無牌發放年化36%以上 貸款 達一定條件的非法放貸以非法經營罪處罰。

對套路貸、非法放貸的監管日益趨嚴。而很多大數據風控公司與「714高炮」等現金貸平台合作密切，甚至有公司親自下場放貸，據財新報道，被查大數據公司均由於714高炮涉及的 催收 引發命案有關，公安對大數據公司是有針對性的介入。

網路現金貸暴力催收，引發數據行業動盪，有持牌機構人士稱：「最近的數據公司被抓，導致貸款業務風控模型可控程度急速下降。」風波影響可謂「自下而上」。

除了涉及現金貸問題，不少使用爬蟲技術的大數據風控公司本身就有致命缺陷。

對大數據風控服務商的強監管風暴，讓「爬蟲」一詞常登熱點，爬蟲技術中立也被業內反復強調。

一般來說，大數據風控行業的數據來源分幾種，數據源接入、機構 共享 及爬蟲。其中，爬蟲來的數據更為客觀和數量龐大，在數據積累初期作用很大，但也常常採用籠統授權的方式爬取用戶的非公開個人信息。

有業內人士向消金時代表示：「爬蟲乾的是臟活累活，市場過度競爭導致無利可圖，性價比低，所以企業只能把盈利點放在爬蟲以外的地方。聚信立、公信寶、魔蠍科技等數據公司都在做的事情就是把爬蟲數據入庫，如果僅輸出評分倒也不至於引發強烈後果，但很多都把通話記錄賣給催收，個人基本信息賣給營銷公司等，涉嫌販賣個人數據等問題。」

根據2017年6月施行的《最高人民法院、最高人民檢察院關於辦理侵犯公民個人信息刑事案件適用法律若干問題的解釋》，（一）出售或者提供行蹤軌跡信息，被他人用於犯罪的；（二）知道或者應當知道他人利用公民個人信息實施犯罪，向其出售或者提供的；（三）非法獲取、出售或者提供行蹤軌跡信息、通信內容、徵信信息、財產信息五十條以上的；（四）非法獲取、出售或者提供住宿信息、通信記錄、健康生理信息、交易信息等其他可能影響人身、財產安全的公民個人信息五百條以上的；（五）非法獲取、出售或者提供第三項、第四項規定以外的公民個人信息五千條以上的；（六）數量未達到第三項至第五項規定標准，但是按相應比例合計達到有關數量標準的等條件達到任一條，應當認定為刑法第二百五十三條之一規定的「情節嚴重」。

但是同時，上周北京銀監局下發的文件也肯定了大數據技術的價值，「充分運用大數據技術，加大風險監測和預警力度」。

在數據治理體系逐漸完善的背景下，大數據在金融行業的應用仍有無限前景。

3. 《個人信息保護法》通過，數據安全大於天

為什麼數據安全關乎每個人？

李彥宏曾經講過「中國人更願意用隱私換便利」，引發了大規模網路輿論反對批評。直接談權利的時候大家都很敏感，但是在互聯網上未必就分的很清了。

至於為什麼，我覺得有以下幾方面原因：

第一，大部分人對互聯網技術陌生，甚至包括部分互聯網從業者，他們不了解新技術基本情況，營銷往往以高 科技 便捷之名，默認或要求你開啟定位讀取通訊錄、手機號身份證號等，損失不一定看得到但方便卻是就在眼前。

第二，各種使用協議隱私協議含有「霸王條款」 ，要了手機號之後還要身份證號完成實名認證（ 游戲 類金融類公共服務類強制要求除外），勾選同意注冊就推送各種廣告，各種格式條款你只能「自願接受」否則軟體拒絕提供服務。當大家都一樣的時候，質疑聲音會越來越小時間久了甚至會覺得這是應該的。

第三，互聯網數據泄露被濫用的危險 社會 講的還不夠。

我有一個在銀行做風控的朋友跟我講，現在數據泄露太多了，別說讀取通訊錄身份證住址等各類信息了，就單純一個定位就可以把一個人用戶畫像推測的七七八八了，比如你上哪個小學，上哪個中學，上哪個大學，在哪家企業工作，在哪個圈層，都可以通過你以及你的同學、朋友、同事的定位來綜合推斷。如果定位數據被詐騙分子拿到，冒充熟人詐騙那就是輕易而舉的事。

前互聯網時代行業快速發展，從計算機行業的子類IT技術行業成長為約10億網民占國民經濟大頭的前沿行業成長驚人但也伴隨著野蠻生長的問題。當數據接入互聯網那一刻你就在「裸奔」，這話雖然有些誇張但也說明數據泄露現象嚴重。

2017年3月，京東與騰訊的安全團隊聯手協助公安部破獲的一起特大竊取販賣公民個人信息案，其主要犯罪嫌疑人乃京東內部員工，盜取個人信息50億條，通過各種方式在網路黑市販賣。

商丘市睢陽區人民法院在裁判文書網，公開了一份刑事判決書，顯示一名住在河南商丘市的本科畢業的大學生逯某自2019年11月起，對淘寶實施了長達八個月的數據爬取並盜走大量用戶數據。在阿里巴巴注意到這一問題前，已經有超過11億8千多萬條用戶信息泄露。

當然出現數據泄露不只是巨頭，在互聯網各相關行業都有。根據永安在線數據泄露監測平台統計，從2020年1月1日至今，共發生數據泄露事件21620起，涉及的行業包括金融、互聯網、電商、教育等行業。

這里無意討論哪家巨頭數據沒泄露哪家數據安全性高，在整個互聯網上討論誰的「功夫」好一點沒有意義，重要的是安全的生態和規則建立。

我國在2017年6月發布了《中華人民共和國網路安全法》，2021年3月，《中華人民共和國個人信息保護法（草案）》提請全國人大常委會審議。2021年6月，《中華人民共和國數據安全法》全文發布。可以說互聯網領域基礎性的法律框架是有了。同時在地方也有 探索 今年6月7日《深圳數據條例》正式對外公布，明年1月1日正式施行是地方首部基礎性綜合性立法。

要論重視程度我們可能不輸任何國家，2020年4月，數據被國家認定為繼土地、勞動力、資本、技術之後的「第五生產要素」，並在企業數字化轉型中發揮重要作用。所以數據的重要性怎麼強調都不過分。

有些人可能會擔心制定條文是挺好但能不能執行到位呢？這個問題數據安全法也已經充分考慮到了，為了避免空乏流於形式，數據安全法給政策做出了各種細分，同時對技術分化執行也有一定指導。

數據安全法指出到2021年，研製數據安全行業標准20項以上，初步建立電信和互聯網行業數據安全標准體系，有效落實數據安全管理要求，基本滿足行業數據安全保護需要，推動標准在重點領域中的應用。

到2023年，研製數據安全行業標准50項以上，健全完善電信和互聯網行業數據安全標准體系，標準的技術水平、應用效果和國際化程度顯著提高，有力支撐行業數據安全保護能力提升。

就算沒遇到殺熟的情況，那麼數據泄露的情況或許就是普遍的日常。當下各種APP、網頁、小程序等，都會要求提供用戶的個人位置、身份、手機號等不同信息。各家平台都在說會對數據脫敏處理，但是你在收到快遞時接到客服電話時，往往是自己真實的信息完全暴露給了別人。個人數據安全處理不好，互聯網就談不上 健康 發展。

好在最近8月20日剛剛通過了《個人信息保護法》，明確了將在11月1日正式施行。《個人信息保護法》對個人信息處理原則做了詳細規定，比如法律基礎、個人信息處理原則、個人信息存儲期限、以及對敏感個人信息范圍、敏感個人信息處理要求等。

具體來看有些點還是很有針對性和現實意義，例如不應以欺詐、誘導的方式收集個人信息、不應隱瞞產品或服務所具有的收集個人信息的功能，自動採集個人信息應是實現產品或服務功能業務的最低頻率。如此便對收集情況有了大概了解，也可以有針對性的取消刪除。

以往注冊APP的時候都是首次勾選「告知通知書」便終生被授權，也就意味著我們不能撤回之前野蠻時期的任性授權便被默認為合法，這對用戶權利是巨大的侵害。

《個人信息保護法》中專門對這個問題做出了新的要求，同意應由個人在充分知情的前提下自願、明確作出，且可以被便捷地撤回。不得以個人不同意或撤回同意為由，拒絕提供產品或服務。

《個人信息保護法》針對敏感個人信息如生物信息、醫療 健康 信息、金融賬戶信息等，均設有特別的法律法規針對性規定，對於企業來說應該區別個人信息敏感類型，制定企業內部分類分級標准，並採取相應更高水平的技術措施予以保護。

但是並不是沒有辦法，制度層面難以協調的就要考慮技術手段了。2019年，銀監會、互聯網金融風險專項整治等監管結構聯合公安機關對「現金貸」數據源爬取進行了整肅，被譽為大數據風控行業史上最嚴的查處。有關部門意識到「明文數據」泄露的危害性和嚴重性。所以隱私計算幾乎是當下數據互聯互通的唯一技術解。隱私計算是面向隱私信息全周期保護的技術，通過對明文數據的加密，可以實現數據的「可用不可見」。

那麼用了隱私計算會不會數據處理變慢影響企業效率了呢？據業內人士介紹隱私計算處理數據最慢是明文的3—5倍，最快是上百倍，未來一年左右行業還能再優化提升5—10倍。安全和效率的問題應該不用擔心，但經濟性適用性仍然需要 探索 。

在現實環境中，各家的數據分散性不同，數據交互標准不同，業務流程標准化也不同，各廠商底層架構和底層組件也不一樣，這都是要多方參與協同合作的，應該盡可能做到安全發展標准先行。

安恆信息首席科學家劉博指出，一方面全球范圍內，數據安全遠沒有達到技術的成熟期，乃至有大概80%的數據安全相關技術處於初級階段；而對於中國來說，在數據安全技術方面仍存在諸多卡脖子難題待突破。

所以在一段時間內互聯網行業仍然可能存在濫用數據、泄露數據、數據販賣等問題，當然我們也不能完全把問題推給技術，也可以從經濟學、 社會 學、 社會 倫理、 社會 數據安全意識教育等方面來適當補短板，在數據治理這個層面可以說是人人為我我為人人了。

受疫情影響以來，我國經濟承受壓力較大，好在「三新」經濟仍在保持增長成績亮眼。這里解釋一下什麼是「三新經濟」，「三新」經濟是以新產業、新業態、新商業模式為核心內容的經濟活動的集合。

具體表現就是依託新興技術和互聯網信息技術開展的一系列經營活動。

據國家統計局7月6日發布數據顯示，2020年我國「三新」經濟增加值為16.9萬億元，比上年增長4.5%，比同期國內生產總值（GDP）現價增速高1.5個百分點；相當於GDP的比重為17.08%，比上年提高0.7個百分點。

「三新經濟」跟互聯網密不可分，如果沒有數據安全一切將會是空中樓閣，可以說經濟活動越頻繁數據風險也會相應增加。2021年7月14日，在第二十屆中國互聯網大會數據安全論壇上，中國信息通信研究院安全所信息安全部主任魏薇表示，有研究機構統計，2020年全球數據泄露的數量超過過去15年的總和。這些數據安全的風險影響范圍已經從個人、企業逐步輻射到產業甚至是國家，數據安全風險隱患非常突出。

數據安全是新時代的新問題也是新機遇，數據互聯互通是大方向，如果處理的好各生產要素之間的潛力將會被無限激發，同時效率也會大大提升。無論是大數據還是雲計算都是建立在數據安全基礎之上的，於我們個人而言保護個人數據安全，就是在守護自己的財富保障個人安全。

參考資料：

4. 如何看待大數據時代讓我們變得更透明

大數據時代的浪潮已經覆蓋我們老百姓所能想像到的領域了，大數據給我們帶來了許多便利。雲購物，手機付款，喜好推送都依賴於大數據。但是同時，我們的隱私也在我們不知不覺中泄露，大數據時代讓我們變得更透明了。

結語：

大數據時代確實讓我們變得更加透明，我們甚至不知道我們的隱私什麼時候被泄露出去的。這個問題我們無需太過害怕，但更不能被我們忽視，無論是我們個人還是社會。

5. 「超星學習通」被曝用戶數據被公開售賣，這說明了什麼現象

2022年6月21日，“超星學習通”被曝出用戶數據被明碼標價的售賣。這說明了超星學習通平台，對於資料庫的加密技術尚未全面完善，同時也存在著用戶可能被盜取信息的安全隱患。在如今互聯網時代下，很多應用軟體都會要求一些個人身份信息的許可權來確認用戶身份。然而在此過程中，也存在著許多用戶信息泄露的問題。

此次“超星學習通“被爆用戶數據被公開售賣時間也給廣大用戶提了個醒，小編提醒大家在非必要時一定不要透露自己的真實信息，謹防被非法分子盜取信息造成不良影響。同時也可以給手機、電腦安裝防病毒軟體，不隨意打開陌生地址鏈接，不做被盜去數據和信息的網路透明人。

6. 大數據時代的隱私現狀

數據，已經是最重要的生產要素之一。

自2008年「大數據」概念被提出以來，這項技術快速對各行業進行「顛覆」。但數據在賦能行業、改變生活的同時，也頻頻引發亂象：大數據殺熟、隱私侵犯、數據黑產等問題考驗著各國政府管理者，更影響了大數據產業的發展。

前一段時間，美國知名社交媒體平台臉書（Facebook）用戶數據遭泄露，3天內曝光了5.33億用戶個人數據，其中涉106個國家和地區，泄露的信息包括用戶在臉書的賬戶名、位置、生日以及電子郵件地址等，非常的詳細。其中還包括不少知名人士和公眾人物。

也許很多人對數據給我們造成的影響，並沒有明顯的感知，我們先用一些事例來說明數據帶來的或大或小的影響。

2013年，電商開始根據用戶的收藏夾、購物種類、搜索記錄、瀏覽記錄、相似推薦等數據，為每一位消費者量身定製自己的購物清單。這一年，余額寶橫空出世，基於淘寶和支付寶的數據平台，余額寶可以及時把握申購、贖回變動信息，同時還可以利用 歷史 數據把握客戶的行為規律。不到半年時間，余額寶規模超1000億、用戶近3000萬，相當於當年國內全部78隻貨幣基金總規模的近20%。互聯網與大數據結合的威懾力，讓傳統銀行側目。

2015年，基於大數據的個性化推薦第一次在雙11中大放異彩：平台的跳失率首次達到個位數，用戶只訪問一個頁面就離開的次數降到了一個 歷史 新低，而個性化推薦系統引導的人數和人均引導頁面數都是前一年的2 3倍。在交通、教育、醫療、智慧城市等領域，大數據也在快速滲透。

至此，人們對英國數據科學家及數學家克萊夫·哈姆比 (Clive Humby) 在2006年提出的口號「數據是新時代的石油」已經完全認可，在 科技 公司口中，它變成了另外一句表述：得數據者得天下。

數據大時代：得數據者得天下

英國皇家工程院院士郭毅可曾在節目中講過一個故事：一家著名的制葯公司，以上百萬英鎊的巨資，購買了一位罕見的癌症患者的數據。這家公司之所以願意花這么多錢，是因為該患者患有6種癌症，他的數據在世界上幾乎是獨一無二的。

互聯網巨頭的數據之爭

2017年6月，順豐關閉豐巢自提櫃和淘寶平台物流數據信息回傳，阿里巴巴旗下物流平台菜鳥與順豐在網路上隔空「掐架」，顯現的是兩者在客戶數據信息控制權的深度較量；兩個月後，華為Magic手機在嘗試人工智慧應用中，想調用微信數據時遭遇騰訊拒絕，進而引發糾紛。企業之間的競爭，變成了對「數據」的競爭。

被詬病無數的「大數據殺熟」

2018年，一些經常出差的網友發現，在攜程預訂機票或酒店時，同一件商品或者同一項服務，平台顯示給老用戶的價格要高於新用戶。隨後，攜程被爆出利用大數據「殺熟」。隨後攜程回應，內部調查中未發現對使用同一賬號，不同手機預定同酒店、同房型進行差別定價。

但對「大數據殺熟」的質疑不僅沒有就此打住，反而波及到互聯網打車、電商、外賣等領域，幾乎成了互聯網行業的「潛規則」。其背後的「推動力」則源於互聯網平台的盈利壓力——為了填平早期燒錢帶來的巨額虧損，只能不斷提價，而老用戶對平台的粘性比新用戶高，因此相對更能承受更高的價格。

個人隱私和「數據啟蒙運動」

最早注冊各種APP的那一批人，根本不會想到這些APP會背叛他們、販賣他們個人隱私。因為互聯網時代是免費的、是公開的、是嘗鮮者的樂園。互聯網時代也是快節奏的，它可以迅速淘汰掉弱者，迅速推翻前一個巨頭。

在這些互聯網公司咿呀學語的時候，都是懵懂無知的理想主義者：扎克伯格並不想在Facebook上放廣告，拉里·佩奇只想做一個簡單的網頁搜索，楊致遠想把雅虎變成一個互聯網門戶，陳士駿只想把 YouTube 變成人們分享小視頻的廣場。

Facebook、谷歌、雅虎，它們最早都不是廣告公司，但都想不出更好的賺錢辦法。於是創業者們發明了一種完美的模式——免費模式。用戶注冊免費，但個人數據會被網站追蹤，用來推送廣告。因為注冊是免費的，所以Facebook、谷歌這樣的公司用戶量會出現暴增，可以迅速成為霸主。個人數據是無窮無盡的，只要認真挖掘，一定能賣個好價錢。

在免費模式里，你和我都不是這些APP的客戶，而是這些APP的產品。我們的隱私數據會被他們提取、優化、處理，打包賣給出價最高的廣告商。可用戶的增長如果達到了飽和怎麼辦？那就從已有的用戶身上挖掘更多的數據，用更高級的工具做出更細致的分析，賣給更多的廣告商。

2018年，360創始人周鴻禕推崇「免費模式」，360快視頻盜取了B站大量賬號和視頻，可以說是把「免費模式」做到了極致。互聯網公司像從奶牛身上擠奶一樣，從用戶身上「擠」數據。

然後數據工程師用 Kafka、Storm、Hadoop、Spark 這些外行人根本沒聽說過的工具，仔細地把用戶數據整理歸類，然後給廣告商端出來。一個谷歌的前部門經理曾說過，谷歌的核心競爭力不是搜索或者安卓，也不是地圖或者日歷，它的競爭力是能把用戶數據變成錢。「把用戶數據變成錢」，這才是免費模式的背後邏輯。

可隨著Facebook隱私丑聞的爆發，人們越來越意識到，泄露個人網路隱私是危險的。這種個人隱私的覺醒，會帶來一場「數據啟蒙運動」，加上數字經濟的崛起及在GDP中的佔比越來越舉足輕重。

這都推動著各國數據隱私立法，數據也不在僅僅是互聯網企業爭奪的對象，它已經上升到國家戰略的層面上。數據安全已經是國家安全的一部分。

一場全球性的數據立法競賽

世界上較早對數據立法的是歐盟。2018年5月25日，歐盟《通用數據保護條例》 （簡稱GDPR） 在成員國內正式生效實施。

該條例的適用范圍極為廣泛，比如：用戶自己的數據，必須可以隨時被自己查看、修改、刪除、下載；任何公司，必須在收集用戶數據之前，讓用戶簽一個協議；收集16歲以下兒童數據，必須經過家長同意。 簡言之，就是用戶的數據，控制權必須要在用戶手中。

其實，GDPR是歐盟2016年就已經頒布的隱私法，但他們給轄區內各大互聯網公司兩年的准備時間，直到2018年5月25日才開始執行。從執行日起，如果發現任何公司違反，要麼罰2000歐元，要麼是該違規公司4%的營業額，哪個罰得多交哪個。

在GDPR生效的第一天，Facebook和谷歌就被告了，理由是強迫用戶同意共享個人數據。2019年1月，法國以谷歌違反歐盟GDPR隱私法為由，對谷歌處以5000萬歐元 （約5700萬美元） 的罰款。

大洋彼岸的美國也未閑著。2018年6月28日，美國加利福尼亞州頒布了《2018年加州消費者隱私法案》 （簡稱CCPA） ，對消費者隱私權和數據安全進行保護。CCPA被認為是美國國內最嚴格的隱私立法，於2020年1月1日生效。

此外，新加坡頒布並實施了《個人資料保護條例》，印度也公布《2019年個人數據保護法》草案。

全球性立法沖動的背後，是大家都逐漸意識到：誰如果在立法上落後一步，誰就將在數字時代處於被動態勢。

盡管我國早在2017年就實施了《網路安全法》，但在數據領域並沒有一部專屬的法律規范。到了2018年9月，全國人大常委會公布了《中華人民共和國數據安全法》立法規劃。 2021年6月10日，《中華人民共和國數據安全法》正式出爐，並將於2021年9月1日起實施，至此，中國也有了第一部針對數據安全的法律。

法律對數據確權的同時，還需要有操作層面的技術支撐。目前建立個人數據賬戶已經沒有技術難度，一個可能的設想是，給個人配套一種類似身份證系統的個人數據授權賬戶系統。有這樣一套系統，就可以使個人對數據授權，進而擁有對個人數據的主動權。

7. 大數據公司通過什麼賺錢

根據個人理解，大數據公司賺錢分為三個等級

1. 直接出售數據： 包括脫敏的各種交易、回操作、用戶信息；互聯網抓答取的公開信息
2. 對數據進行結構化分析後出售： 各種輿情監測，廣告投放，傳播分析等
3. 根據批量結構化後信息數據進行建模： 用於個性化推薦，走勢預測等

中介公司大概能做第一個級別的吧。

當然，後面還有人工智慧，只是目前依靠這個賺錢的公司還沒看到。

8. 大數據時代個人信息保護真的失控了嗎

在這個時代，個人信息變得愈發「透明」，隨之而來的是個人信息泄露風險，時刻挑動著我們的神經。非法泄露個人信息，雖經有關部門重拳整治，仍然屢禁不止，時有發生。

真的沒有辦法防止了嗎？恐怕非一朝一夕之功，還是需要整個社會重視起來。個人也應該重視自己的隱私，不要覺得自己的信息沒有價值，一輪輪地推銷電話，垃圾簡訊「轟炸」，也會嚴重侵犯了生活中的安寧。